机器学习数学

机器学习数学_三个月计划学习机器学习背后的数学

机器学习数学重点(Tophighlight)Inthisarticle,Ihaveshareda3-monthplantolearnmathematicsformachinelearning.Asweknow
weixin_26729375·2022-11-22 08:07

机器学习数学提要

挺不错的博客链接：●《高数上下册》●《概率论与数理统计浙大版》●《数理统计学简史》陈希孺●《矩阵分析与应用》张贤达●《凸优化（ConvexOptimization）》-StphenBoyd&LievenVandenberghe●《统计学习方法》李航●《PRML》1、机器学习中的数学基础Taylor展式的应用常见概率分布与共轭分布最大似然估计中心极限定理及其应用大数定理及其应用Lagrange凸优化
yuanmengxinglong·2022-11-21 02:01

机器学习数学基础之高数篇——函数极限和导数（python版）

不知道大家有没有类似的经历，斗志满满地翻开厚厚的机器学习书，很快被一个个公式炸蒙了。想要学习机器学习算法，却很难看的懂里面的数学公式，实际应用只会调用库里的函数，无法优化算法。学好机器学习，没有数学知识是不行的。数学知识的积累是一个漫长的过程，罗马也不是一夜建成的。如果想要入门机器学习，数学基础比较薄弱，想打牢相关数学基础，可以关注笔者，一起学习（数学大佬也可以来扫一眼python代码）~接下来我
水龙吟唱·2022-11-19 03:23

统计机器学习笔记1--AI背景概论，损失函数，风险，，，

文章目录摘要背景人工智能（ArtificialIntelligence）机器学习数学理解常见的损失函数期望损失经验风险总结背景Q1.什么是统计机器学习？人工智能和统计学习，机器学习是人工智能的核心。
糖醋代码文·2022-11-13 11:59

机器学习数学知识(自用)

数学1.线性代数1.1矩阵1.2向量组1.3特征值和特征向量1.4二次型2.概率统计1.线性代数1.1矩阵1.矩阵相乘1.2求逆矩阵1.3求矩阵的秩1.2向量组1.判断线性相关1.3特征值和特征向量1.4二次型2.概率统计1.古典概型
ren9855·2022-11-04 13:05

集成学习 Task01 机器学习数学基础

集成学习Task01机器学习数学基础一、学习主题二、学习内容高等数学线性代数三、实验项目一、学习主题快速复习以下数学知识：高等数学和线性代数和概率论等知识；完成阶段一作业二、学习内容高等数学1.多元函数
AnnoraJiao·2022-11-02 15:40

ccc-机器学习数学基础-2

偏向于理解，不涉及证明一、向量、矩阵、张量一个一维数组（行或者列）被称作为向量，同时满足具有大小和方向两个性质向量的范数：0范数，即向量a中非零元素的个数，常表示为||a||01范数，即向量a中所有元素绝对值之和，公式表示为∣∣x∣∣1=∑i=1N∣xi∣||x||_1=\sum_{i=1}^N|x_i|∣∣x∣∣1=i=1∑N∣xi∣2范数，又称欧几里得范数，向量元素绝对值的平方和再开方,公式表
扔出去的回旋镖·2022-10-28 14:50

【吐血推荐】机器学习/深度学习入门资料汇总及学习建议【入门必看】

一、机器学习的数学基础正规的机器学习数学基础主要有：数学分析（微积分），线性代数，概率论，统计，应用统计，数值分析，常微分方程，偏微分方程，数值偏微分方程，运筹学，离散数学，随机过程，随机偏微分方程，抽象代数
远岫出烟云·2022-10-10 20:34

机器学习数学基础——线性代数篇

线性代数篇向量空间向量空间是定义了加法和数乘这两种运算的集合。向量及其运算向量空间中的元素就是向量，每个向量可以用一个n维实数列表表示，[v1v2⋮vn]\begin{bmatrix}v_1\\v_2\\\vdots\\v_n\end{bmatrix}⎣⎢⎢⎢⎡v1v2⋮vn⎦⎥⎥⎥⎤是列向量v1v2…vn\begin{matrix}v_1&v_2&\dots&v_n\end{matrix}v1v
theonly_df·2022-10-03 08:00

机器学习数学基础之线代篇——线性代数python手册（建议收藏）

提到线性代数，又不得不吐槽国内教材了，学起来真的是实力劝退。有多少跟着国内教材学完线性代数课程后，知道线性代数是什么，它到底是干什么的？事实上如果你后面想做科研、想研究机器学习、深度学习，你会发现处处是线性代数。这么抽象又重要的课程，一本书里基本看不到几张图，就好比是没有注释的代码，大概以为我的脑子就是记公式的机器吧…如果你还未开始学习线性代数，那么强烈建议你把学校发的紫色教材放在一边，找几本国外
水龙吟唱·2022-09-13 17:26

机器学习数学基础: 数据生成器与学习器的关系

我在接触机器学习的过程中,被一些学习器所洗脑,如kkkNN,决策树,NaiveBayes(NB),Supoortvectormachines(SVM),Back-propagationartificialneuralnetworks(BP-ANN),Matrixfactorization(MF).学习器的评价指标往往是分类精度(accuracy)、回归误差(meanabsoluteerror,MA
闵帆·2022-05-30 07:18

机器学习数学基础十：相关分析

目录一，相关分析概述1，什么叫相关分析？2，相关系数：二，皮尔森相关系数1，连续变量的相关分析2，协方差：3，pearson相关系数4，相关系数的显著性检验：三，斯皮尔曼等级相关四，肯德尔和谐系数实例1:同一评价者无相同等级评定时实例2:同一评价者有相同等级评定时肯德尔和谐系数的显著性检验五，质量相关分析1，二列相关：1）二列相关的使用条件：2）公式：3）例子：2，点二列相关：例子：六，偏相关与复
喜欢吃豆·2022-04-28 13:10

【吴恩达机器学习笔记详解】第三章 机器学习数学基础（线代）

3.1矩阵和向量矩阵是指由数字组成的矩阵陈列，并且写在方括号内。如下图实际上矩阵可以说是二维数组的另外一种说法。矩阵的维度：行乘上列为矩阵的维度下面再介绍向量一个向量是一种特殊的矩阵，向量是只有一列的矩阵如图所示，向量y是一个4×1的矩阵，也通常称它为4维，右下角代表着两种不同的向量元素表示方法，左边是以1开始的，右边是以0开始的，像数组一样，我们通常使用左边这个从1开始的来表示。另外大写字母通常
爱冒险的梦啊·2022-04-27 07:05

原创 | 机器学习数学推导与代码实现30讲.pdf

机器学习Author：louwillMachineLearningLab机器学习数学推导与代码实现30讲已完成，主要包括监督学习模型、无监督学习模型、集成学习模型和概率模型四个大类29个模型和算法。
算法channel·2022-04-16 07:58

mysql描述性统计函数,机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，因此数学基础在这个领域很是关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来讲就是一种统计学习。python今天是几率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分几率论的知识(除了大数定律和中心极限定理这种理论性的支持,后期有机会会补上)。而今天的这篇内容是在几率论的基础上往前一步，属于数理
联想小新笔记本·2022-03-10 07:30

人工智能必备数学基础（二）

今天的人工智能技术归根到底都建立在数学模型之上小编整理了有关人工智能的资料，有python基础，图像处理opencv\自然语言处理、机器学习数学基础等资源库，想学习人工智能或者转行到高薪资行业的，大学生也非常实用
AI每天一点点·2021-09-24 15:19

机器学习入门要学习什么内容呢？

目录一、机器学习概念入门二、机器学习数学基础三、机器学习语言基础之Python语言四、Python数据分析库实战五、用户标签预测项目实战六、推荐系统七、CTR点击率预估实战八、机器学习面试必备随着人工智能的发展
小白兔白又白i·2021-07-19 17:13

机器学习数学知识补充之矩阵求导

一、向量函数和矩阵求导初印象1.1标量函数输出为标量的函数例如：：输入：，输出：：输入向量：，输出：1.2向量函数输出为向量（矩阵）的函数例如：：输入：，输出：：输入：，输出：：输入：，输出：1.3总结输入x可以为：标量、向量、矩阵等输出f(x)可以为：标量、向量、矩阵等输入和输出前两个两两组和有四种情况1.4本质：矩阵A中的每个元素对矩阵B中的每个元素进行求导从个数进行理解：AB二、求导技巧：Y
哈哈哈捧场王·2021-05-17 16:17

机器学习数学基础——最优化理论

以下文章摘录自《机器学习观止——核心原理与实践》京东：https://item.jd.com/13166960.html当当：http://product.dangdang.com/29218274.html最优化理论概述最优化理论是数学的一个分支，它主要研究的是在满足某些条件限制下，如何达到最优目标的一系列方法。最优化理论的应用范围相当广泛，所涉及的知识面也很宽，并不是简单的一两个章节就可以涵盖
林学森·2021-04-22 23:02

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法

机器学习数学原理（1）——极大似然估计法事实上机器学习的大部分算法都是以数理统计和概率论为理论基础构建的。
史努B·2021-04-21 08:05

机器学习数学基础：学习线性代数，千万不要误入歧途！推荐一个正确学习路线

机器学习数学基础：学习线性代数，千万不要误入歧途！推荐一个正确学习路线序言写完《机器学习深度研究：机器学习中的高等数学/微积分及Python实现》，觉得十分对不起读者，写的自己都不满意。
机器学习算法与Python实战·2020-12-21 15:03

豆瓣9.3分，日漫风格的机器学习数学书

“机器学习”这个词受到人们的关注已经很久了。应该有很多人对机器学习到底是什么、使用机器学习能做什么等问题很感兴趣。机器学习如此兴盛的背后有多种因素，但主要是因为现在世界各地都有人在开发机器学习专用的程序库，方便又多样的数据集也能唾手可得。一个人即使不懂理论知识，只要准备好程序库和数据集，再写上几行代码就可以制作出有模有样的东西。但是，一直使用一个不知道原理的“黑盒”，大家的心情估计不会太好吧。诚然
turingbooks·2020-12-21 11:00

前置机器学习（一）：数学符号及希腊字母

本文列出了常用的机器学习数学符号（Mathematicalnotations），包含代数、微积分、线性代数、概率论、集合论、统计学以及希腊字母。
caiyongji·2020-11-29 12:10

前置机器学习（一）：数学符号及希腊字母

本文列出了常用的机器学习数学符号（Mathematicalnotations），包含代数、微积分、线性代数、概率论、集合论、统计学以及希腊字母。
caiyongji·2020-11-29 05:52

python实现概率论与数理统计_机器学习数学基础：数理统计与描述性统计

↑↑↑关注后"星标"Datawhale每日干货&每月组队学习，不错过Datawhale干货作者：吴忠强，Datawhale优秀学习者所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。今天是概率统计基础的第二篇文章，基于第一篇随机变量与随机事件进行整理，首先理一理这里面的逻辑，第一篇的内容蕴涵了大部分概率论的
西西里的小裁缝·2020-11-27 16:18

机器学习数学基础：随机事件与随机变量

机器学习数学基础：随机事件与随机变量所谓机器学习和深度学习，背后的逻辑都是数学，所以数学基础在这个领域非常关键，而统计学又是重中之重，机器学习从某种意义上来说就是一种统计学习。
拒绝气泡·2020-11-16 23:26

机器学习数学基础 -- 线性代数矩阵及向量计算

在进行机器学习编程过程中，需要用到一些线性代数的基础知识，以便简化程序的编写，并且可以利用GPU的矩阵运算能力，提高运算效率。本文不作过多的理论解释，只是基于具体的例子来介绍一下矩阵运算的数学基础知识，以便备用。首先介绍一下什么是矩阵，如下列出了3个矩阵，分别是3行2列，2行3列，3行4列的矩阵矩阵的加法及减法两个矩阵的加法，简单描述就是用两个矩阵中相同位置的各个元素依次相加，继而得到一个新的矩阵
拼命先生A·2020-09-17 02:06

机器学习数学基础(2)-贝叶斯、概率分布

1.直观理解贝叶斯已知：有N个苹果，和M个梨子，苹果为黄色的概率为20%，梨子为黄色的概率为80%，问，假如我在这堆水果中观察到了一个黄色的水果，问这个水果是梨子的概率是多少。用数学的语言来表达，就是已知：P(apple)=N/(N+M)；P(pear)=M/(N+M)；P(yellow|apple)=20%；P(yellow|pear)=80%。求P(pear|yellow)。要想得到这个答案，
xuzhongxiong·2020-09-15 15:37

机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器

机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器这一篇博文主要起一个承上启下的作用，即需要上一篇博文所说的泛化拉格朗日定理方面的知识（建议读者先阅读上一篇博文《机器学习数学原理（5）——广泛拉格朗日乘子法》），
X_XZhang·2020-09-12 18:49

机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授JeanGallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计1900余页，快来下载收藏吧！来与AI大咖一起参与讨论吧～机器学习，特别是深度学习离不开数学，深度学习的算法和模型的搭建，都需要重要的数学工具作为支撑。不管是对机器学习研究人员，还是立志走上机器学习
iOS_开发·2020-09-12 16:20

2013 开始了

2013学习计划：storm学以致用hadoop深入学习机器学习数学之美，及其相关文章ngnixcsdn博客计划表：2013-2-17-2013-2-22storm学习2013-2-25到2013-3-
meeasyhappy·2020-09-11 09:58

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机这篇博文笔者将默认读者已经了解了最优间隔分类器以及泛化拉格朗日乘子法，如果部分读者还不是很了解，我这里给出前面一篇博文的链接《机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器
史努B·2020-08-22 21:41

机器学习数学-函数极限

符号定义自然数整数有理数实数复数任意存在集合映射概念1.集合:一个或多个确定元素所构成的整体，通常大写字母表示。集合中的元素通常用小写字母表示。若是集合中元素记为,否则。2.子集：A中的每个元素都在B中，记为,相等记为3.真子集：4.空集：记为5.基数:集合中元素个数称为集合的基数,记为集合运算区间定义领域映射为两个非空集合,如果存在法则,使得A中的每个元素,按照法则,在中有唯一确定元素与之对应,
我是老彭·2020-08-22 11:21

机器学习数学笔记|概率论基础常见概型分布期望与方差

机器学习数学笔记|概率论基础常见概型分布期望与方差觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~本博客为七月在线邹博老师机器学习数学课程学习笔记为七月在线打call!!
武科大许志伟·2020-08-21 21:09

机器学习数学基础----（数学期望、方差、协方差。。。参数估计）

数字特征数学期望离散型的数学期望离散数学期望的定义连续型的数学期望数学期望的性质方差离散型方差连续型方差方差的性质协方差和相关系数标准协方差（相关系数）定义：![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/20200708100043315.png)极大似然估计示例：数学期望离散型的数学期望引例：有n个工人生产同样的零件，考察某一天的产量，得到：生产a1件有n1个
寒泉子·2020-08-21 20:07

太赞了！有人把机器学习的数学基础整理成了专辑（pdf下载）

本文推荐一份机器学习数学基础专辑，在线阅读地址：（数学基础专辑），同时文末提供下载。机器学习，需要一定的数学基础，也需要一定的代码能力。
Python数据之道·2020-08-20 10:00

机器学习数学基础

本章转自Mxnet文档，是当下机器学习必备的数学基础，可以供大家平时学习查阅。数学基础本节总结了本书中涉及到的有关线性代数、微分和概率的基础知识。为避免赘述本书未涉及的数学背景知识，本节中的少数定义稍有简化。线性代数以下分别概括了向量、矩阵、运算、范数、特征向量和特征值的概念。向量本书中的向量指的是列向量。一个nn维向量xx的表达式可写成x=⎡⎣⎢⎢⎢⎢x1x2⋮xn⎤⎦⎥⎥⎥⎥,x=[x1x2⋮
gcaxuxi·2020-08-20 09:32

机器学习数学原理（4）——朴素贝叶斯模型

机器学习数学原理（4）——朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯模型（NaiveBayesModel），是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，与决策树模型（DecisionTreeModel）同为目前使用最广泛的分类模型之一
史努B·2020-08-20 00:05

机器学习数学原理（5）——广泛拉格朗日乘子法

机器学习数学原理（5）——广泛拉格朗日乘子法这一篇博客针对的是有约束的凸优化问题，主要是为后面的最优间隔分类器以及其演化的SVM（支持向量机，SupportVectorMachine）算法作铺垫。
X_XZhang·2020-08-18 12:23

机器学习数学原理（8）——霍夫丁不等式

机器学习数学原理（8）——霍夫丁不等式这一篇博文主要是为后面的介绍学习理论（LearningTheory）的博文做铺垫。在学习理论中将会使用到霍夫丁不等式作为其引论之一。
X_XZhang·2020-08-18 12:23

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机

机器学习数学原理（7）——SVM支持向量机这篇博文笔者将默认读者已经了解了最优间隔分类器以及泛化拉格朗日乘子法，如果部分读者还不是很了解，我这里给出前面一篇博文的链接《机器学习数学原理（6）——最优间隔分类器
X_XZhang·2020-08-18 12:23

机器学习数学原理（3）——生成型学习算法

机器学习数学原理（3）——生成型学习算法在上一篇博文中我们通过广义线性模型导出了针对二分类的Sigmoid回归模型以及针对多项分类的Softmax回归模型，需要说明的是，这两种算法模型都属于判别学习算法
X_XZhang·2020-08-18 12:22

机器学习数学原理（4）——朴素贝叶斯算法

机器学习数学原理（4）——朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯模型（NaiveBayesModel），是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，与决策树模型（DecisionTreeModel）同为目前使用最广泛的分类模型之一
X_XZhang·2020-08-18 10:44

机器学习数学基础——线性代数部分

1.向量基本运算(1)实数与向量的积的运算，设λ,μ\lambda,\muλ,μ为实数：结合律：λ(μa⃗)=(λμ)a⃗\lambda(\mu\vec{a})=(\lambda\mu)\vec{a}λ(μa)=(λμ)a第一分配律：(λ+μ)a⃗=λa⃗+μa⃗(\lambda+\mu)\vec{a}=\lambda\vec{a}+\mu\vec{a}(λ+μ)a=λa+μa第二分配律：λ(a⃗
weixin_43249938·2020-08-18 05:03

机器学习数学基础——微积分部分

1.偏导数与方向导数偏导数  对于一元函数来说变化率就是导数，在机器学习中多数使用的是多元函数而多元函数的变化率通常是采用偏导数进行表示。  定义：设函数z=f(x,y)z=f(x,y)z=f(x,y)在点(x0,y0)(x_0,y_0)(x0,y0)的某一邻域内有定义，当yyy固定于y0y_0y0，而xxx在x0x_0x0处有增量Δx\DeltaxΔx,相应的函数有增量f(x0+Δx,y0)−f
weixin_43249938·2020-08-18 05:02

机器学习数学基础总结（不断更新）

一、高数1.1二、线代2.1三、概率论3.1独立同分布iid独立同分布independentandidenticallydistributed(i.i.d.)在西瓜书中解释是：输入空间中的所有样本服从一个隐含未知的分布，训练数据所有样本都是独立地从这个分布上采样而得。独立：每次抽样之间没有关系，不会相互影响；同分布：每次抽样，样本服从同一个分布；独立同分布：i,i,d，每次抽样之间独立而且同分布。
敲代码的乔帮主·2020-08-17 11:03

【深度之眼人工智能数学基础训练营】机器学习数学基础打卡日常

机器学习数学基础打卡日常矩阵及其运算合集题目矩阵的行列式性质题目矩阵的逆性质题目矩阵的初等变换，矩阵的秩题目矩阵的特征值和特征向量定理矩阵对角化二次型定理SVD分解的证明定理应用导数中的中值定理定理泰勒公式函数极值定积分多元微积分学习资料基本都是来自深度之眼的
only one °·2020-08-12 10:19

机器学习数学全书，1900 页 PDF 下载

要搞机器学习离不开数学，本文分享一本来自宾夕法尼亚大学计算机系教授JeanGallier主编的面向机器学习的“数学全书”，内容涵盖线性代数、概率统计、拓扑学、微积分、最优化理论等面向ML的数学知识，共计1900余页，快来下载收藏吧！来与AI大咖一起参与讨论吧～机器学习，特别是深度学习离不开数学，深度学习的算法和模型的搭建，都需要重要的数学工具作为支撑。不管是对机器学习研究人员，还是立志走上机器学习
python爬虫人工智能大数据·2020-08-11 00:24

【深度学习基础】从零开始的炼丹生活03——支持向量机以及核方法

往期回顾：00——机器学习数学基础以及数值计算数值优化方法01——机器学习基本概念、统计学基本概念简单介绍02——逻辑回归/logistic回归、广义线性模型与最大熵模型有关支持向量机的理解在网上已经有很多了
wby1905·2020-08-04 03:31

机器学习数学基础--（一）

机器学习算法1.有监督学习1.1分类预测(离散值)1.2回归分析(连续值)数据集分为：训练集和测试集训练集包含n个特征(feature)和标签(label)测试集只有特征没有标签。任务就是根据测试集预测标签。2.无监督学习2.1聚类2.2关联规则训练集只有特征没有标签。测试集需要根据已有特征预测标签。3.强化学习3.1Q-learning3.2时间差学习微积分1.得分函数f(x,W)=WxW：权重
一枚找不到对象的野指针·2020-07-31 19:58
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